《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.2　大数据处理技术简介-低调大师

《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.2　大数据处理技术简介

2017-07-03 588

本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.2节,作者主　编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.2　大数据处理技术简介

1.2.1　大数据的发展背景和研究意义
近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。百度目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量

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《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一第1章大数据处理技术简介

第1章大数据处理技术简介近年来，大数据技术在全世界迅猛发展，引起了全世界的广泛关注，掀起了一个全球性的发展浪潮。大数据技术发展的主要推动力来自并行计算硬件和软件技术的发展，以及近年来行业大数据处理需求的迅猛增长。其中，大数据处理技术最直接的推动因素，当数Google公司发明的MapReduce大规模数据分布存储和并行计算技术，以及Apache社区推出的开源Hadoop MapReduce并行计算系统的普及使用。为此，本书将重点介绍目前成为大数据处理主流技术和平台Hadoop MapReduce并行处理和编程技术。本章将简要介绍大数据处理相关的基本概念、技术及发展状况。大数据处理的核心技术是分布存储和并行计算，因此，本章首先简要介绍并行计算的基本概念和技术；在此基础上，将简要介绍MapReduce的基本概念、功能和技术特点；最后

2017-07-04

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本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.3节,作者主　编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3　MapReduce并行计算技术简介 1.3.1　MapReduce的基本概念和由来1.?什么是MapReduceMapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义：1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能

2017-07-04

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